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產(chǎn)品概述

大氣VOCs吸附濃縮在線監(jiān)測系統(tǒng)采用GC-FID、GC-MS雙通道檢測方法，滿足《環(huán)境空氣揮發(fā)性有機物氣相色譜連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)要求及監(jiān)測方法》HJ 1010-2018標(biāo)準(zhǔn)要求，可同時實現(xiàn)環(huán)境空氣中C2~C12不少于125種揮發(fā)性有機物的在線定性與定量分析。為用戶提供實時、準(zhǔn)確的空氣VOCs組分信息。該系統(tǒng)檢測限低、操作簡單、容易維護，可安裝在常規(guī)實驗室或監(jiān)測車內(nèi)運行。

產(chǎn)品原理

環(huán)境空氣或標(biāo)準(zhǔn)氣體等樣品通過不同進(jìn)樣口被抽取進(jìn)入AC-GCMS 1000雙通道氣體捕集系統(tǒng)；并通過超低溫空管捕集技術(shù)，將樣品中VOCs全組分高效捕集并濃縮于捕集管中，其中**級超低溫冷阱，實現(xiàn)對VOCs的高效富集，同時有效除水、N2、O2、CO等物質(zhì)；第二級常溫阱，吸附去除CO2；第三級超低溫冷阱實現(xiàn)VOCs的二次冷凍聚焦，優(yōu)化VOCs出峰效果；再采用高達(dá)50℃/s的速率將樣品快速加熱氣化并由載氣帶入GCMS完成在線定性與定量分析。

特點與優(yōu)勢

1）合理的進(jìn)樣周期設(shè)置：24小時全自動采樣，周期內(nèi)平均分布采樣，采樣周期≤60min；

2）三級高效預(yù)濃縮：三級鈍化濃縮系統(tǒng)，實現(xiàn)對C2-C12碳?xì)浠衔铩Ⅺu化烴、含氧化合物、含硫化合物等揮發(fā)性有機物等一百多種VOCs的全組分濃縮富集；

3）成熟的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)：實時獲取各組分濃度并自動繪制濃度變化曲線，可定制其他數(shù)據(jù)處理功能；

4）快速升溫優(yōu)化檢測結(jié)果：FID/MS雙通道檢測，超快速升溫解析實現(xiàn)高效脫附VOCs組分（升溫速率≥50℃/s），有效減小進(jìn)樣峰展寬；

5）多種進(jìn)樣方式組合：可在線直接進(jìn)樣，也可采用蘇瑪罐、吸附管、氣袋等方式實現(xiàn)離線進(jìn)樣；

6）完善的質(zhì)控系統(tǒng)：可周期性插入空白或標(biāo)準(zhǔn)樣品，滿足系統(tǒng)質(zhì)控要求，系統(tǒng)內(nèi)置有用戶安全登錄、設(shè)備安全警報、操作日志，確保儀器安全運行。

應(yīng)用領(lǐng)域

• 1）環(huán)境空氣質(zhì)量實時在線監(jiān)測(VOCs/SVOCs)

• 2）化工園區(qū)VOCs/SVOCs的固定或流動監(jiān)測

• 3）氣象研究，如VOCs在環(huán)境中的遷移轉(zhuǎn)化、灰霾成因研究

• 4）行業(yè)（涂料、石化、香料、煙草等）特定污染組分識別

應(yīng)用案例

1) TVOCs變化情況跟蹤

AC-GCMS 1000持續(xù)在線監(jiān)測大氣監(jiān)測大氣污染狀況，監(jiān)測出整體大氣VOCS濃度呈下降后回升的趨勢，與VOCs排放管控措施的實施情況較吻合。

圖1 TVOCs變化趨勢

2) 過程分析

基于歷史數(shù)據(jù)，分析臭氧觀測濃度的長期變化規(guī)律、趨勢，確定風(fēng)場、氣壓場、地勢高度場等信息，開展臭氧前體物VOCs的在線和離線觀測，評估臭氧及其前體揮發(fā)性有機物污染狀況和污染特征。

圖2 2016-2019年7月O3與NO2/NO關(guān)系

3) 臭氧敏感性分析

利用經(jīng)驗動力學(xué)模擬方法（EKMA曲線法）繪制出NOx-VOCs-臭氧等值曲線。確定該區(qū)域所屬的是NOx敏感區(qū)、VOCs敏感區(qū)或NOx與VOCs協(xié)同控制區(qū)?；贓KMA曲線，計算出環(huán)境中若需**程度削減臭氧所需的NOx與VOCs削減比例。判斷環(huán)境空氣臭氧污染形成的NOx與VOCs敏感性以及敏感性的時空變化規(guī)律。

圖3 攀枝花市弄弄坪站點EKMA曲線

4) 關(guān)鍵組分識別

獲取目標(biāo)組分對應(yīng)的**增量反應(yīng)活性（MIR），并根據(jù)《環(huán)境空氣臭氧污染來源解析技術(shù)指南（試行）》，獲取VOCs質(zhì)量濃度與OFP的關(guān)系以及組分信息，提出相應(yīng)的控制對策。從而獲取擁有高濃度水平、高OFP水平的組分名單以及濃度水平較低卻擁有高OFP濃度組分的組分信息。

圖4 市政府OFP與濃度關(guān)系

5) 臭氧生成量估算

利用箱體模型對獲得的VOCs關(guān)鍵組分進(jìn)行削減情景模擬。并獲得臭氧生成對關(guān)鍵VOCs組分濃度變化的靈敏度即相對增量反應(yīng)性（RIR），從而表示某一關(guān)鍵組分的臭氧生成率。

圖5 韶關(guān)臭氧相對增量反應(yīng)活性結(jié)果圖

6) 受體模型源解析

利用實測的環(huán)境VOCs濃度水平數(shù)據(jù)，借助受體模型解析出總VOCs以及關(guān)鍵組分來源結(jié)構(gòu)，以確定重點VOCs排放源，得出VOCs臭氧生成關(guān)鍵組分的各個來源占比。

圖6 六類污染源對VOCs的貢獻(xiàn)

7) 控制對策及政策支撐

利用在線EKMA曲線分析影響臭氧生成的主控因子，在模型情景擬合的輸出結(jié)果基礎(chǔ)上，提出多種針對性的VOCS:NOX的削減方案，滿足在不同臭氧污染狀況下進(jìn)行分級管控，從而減少臭氧污染天數(shù)。